df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#取了一个应该不会重复的名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量,使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023年求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info) mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

时间: 2023-08-09 13:06:17 浏览: 119

这段代码的功能是使用线性回归模型预测深圳2023年求职信息中的平均月薪,并输出预测结果和均方误差。

以下是对代码进行优化的方案:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel(file_name)
# 选择需要的列
data = data.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]
# 对分类变量进行LabelEncoder编码
le = LabelEncoder()
data['经验要求'] = le.fit_transform(data['经验要求'])
data['文凭要求'] = le.fit_transform(data['文凭要求'])
# 将数据分为特征和目标
X = data.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1)
y = data['薪资待遇_平均月薪']
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练线性回归模型
reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
# 使用模型进行预测
y_pred = reg.predict(X_test)
data['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)
# 输出预测结果
predictions = data[['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪', '预测薪资待遇_平均月薪']]
print(predictions)

# 将结果写入Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('深圳2023年求职信息预测.xlsx')
predictions.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

优化方案的具体说明如下:

  1. 导入需要用到的库,使代码更简洁。
  2. 根据使用的库的命名规范,将 data___ 改为 data
  3. 将不必要的注释删除,减少代码冗余。
  4. 将结果写入Excel文件的方法进行了优化,使代码更简洁。
  5. 在输出预测结果时,使用 data[['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪', '预测薪资待遇_平均月薪']] 的方式选择需要的列,避免了使用 print 输出时出现的对齐问题。
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在再python中将这段代码运行一下,# 阶段三 数据分析 df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#一个应该不会重复名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

将这代码进行修正,保障可以运行, # 阶段三 数据分析 df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#一个应该不会重复名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

请问这行代码中的训练测试集怎么查看,# 阶段三 数据分析 df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#一个应该不会重复名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

import pandas as pd import datetimeimport tkinter as tkfrom tkinter import filedialogclass MyApplication(tk.Frame): def __init__(self, master=None): super().__init__(master) self.master = master self.master.title("智能POS明细提") self.pack() self.create_widgets() def create_widgets(self): self.label_1 = tk.Label(self, text="请选择Excel文件:") self.label_1.pack() self.file_button = tk.Button(self, text="选择文件", command=self.load_file) self.file_button.pack() self.label_2 = tk.Label(self, text="请选择提内容:") self.label_2.pack() self.choice_var = tk.StringVar() self.choice_var.set("1") self.radio_1 = tk.Radiobutton(self, text="按省提", variable=self.choice_var, value="1") self.radio_1.pack() self.radio_2 = tk.Radiobutton(self, text="全部提", variable=self.choice_var, value="2") self.radio_2.pack() self.submit_button = tk.Button(self, text="提数据", command=self.extract_data) self.submit_button.pack() self.quit_button = tk.Button(self, text="退出", command=self.master.quit) self.quit_button.pack() def load_file(self): self.file_path = filedialog.askopenfilename(title="选择Excel文件", filetypes=[("Excel files", "*.xlsx")]) def extract_data(self): now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d') data = pd.read_excel(self.file_path, dtype={'商户编号':str,'终端编号':str}) department_list = data['省份'].unique() choice = self.choice_var.get() if choice == '1': department_name = input('请输入省份名称:') if department_name in department_list: new_df = data[data['省份'] == department_name ] file_name = department_name + '智能POS明细' + now + '.xlsx' new_df.to_excel(file_name, index=False) else: print('无法找到该省份!') elif choice == '2': for department in department_list: new_df = data[data['省份'] == department] file_name = department + '智能POS明细' + now + '.xlsx' new_df.to_excel(file_name, index=False)root = tk.Tk()app = MyApplication(master=root)app.mainloop()

在python中帮我优化设计以下代码,要求输出的结果之间与其所在的变量所对齐,# 阶段三 数据分析 df = pd.read_excel(file_name) data___=pd.read_excel(file_name)#一个应该不会重复名字 data__ = data___.loc[:, ['经验要求', '文凭要求', '薪资待遇_平均月薪']]#把这里改成df # 对于分类变量使用LabelEncoder转换 le = LabelEncoder() # 用了这四个指标预测 data__['经验要求'] = le.fit_transform(data__['经验要求']) data__['文凭要求'] = le.fit_transform(data__['文凭要求']) # data['公司性质'] = le.fit_transform(data['公司性质']) # data['规模'] = le.fit_transform(data['规模']) # 将数据分为特征X和目标y X = data__.drop('薪资待遇_平均月薪', axis=1) y = data__['薪资待遇_平均月薪'] # 将数据分为训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练线性回归模型 reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = reg.predict(X_test) data___['预测薪资待遇_平均月薪'] = reg.predict(X) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) # 这个改成文件夹路径 data___.to_excel('深圳2023求职信息预测.xlsx') del df['Unnamed: 0'] del df['公司性质_规模'] print(df.info) mape=np.mean(np.abs((y_test - y_pred)/y_test))*100 print("MAPE:",mape) # 展示预测结果 predictions = pd.DataFrame({'经验要求': X['经验要求'], '文凭要求': X['文凭要求'], '薪资待遇_平均月薪': y, '预测薪资待遇_平均月薪': data___['预测薪资待遇_平均月薪']}) print(predictions)

检查一下代码:coding=utf-8 import pandas as pd import os from openpyxl import load_workbook 存放要合并数据文件夹路径 path = "C:/Users/**/export/data/" result_file = "result.xlsx" def get_excels(): """获当前文件夹下所有excel文件名""" xlsx_names = [x for x in os.listdir(path) if x.endswith(".xlsx")] return xlsx_names def get_sheets(first_excel_path): """获指定excel文件的所有sheet名""" xl = pd.ExcelFile(first_excel_path) sheet_names = xl.sheet_names return sheet_names def merge_files(): # 获所有excel文件名 excels = get_excels() # 获一个excel文件的路径 first_excel_path = os.path.join(path, excels[0]) # 获一个excel文件的所有sheet名 sheets = get_sheets(first_excel_path) # 以第一个excel文件为基础创建一个新的excel:result shutil.copyfile(first_excel_path, result_file) for sheet in sheets: print(sheet) # 读当前结果文件当前sheet df1 = pd.read_excel(result_file, sheet_name=sheet) # 多个excel文件中读同名sheet中的数据并合并 for excel in excels[1:]: each_excel_path = os.path.join(path, excel) xl = pd.ExcelFile(each_excel_path) df2 = xl.parse(sheet) df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) # 将合并后的数据以追加的模式写入到新的excel的each_sheet中 writer = pd.ExcelWriter(result_file, engine='openpyxl') book = load_workbook(result_file) writer.book = book writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets) df1.to_excel(writer, sheet_name=sheet, index=False, header=False) writer.save() if name == 'main': merge_files()

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Kotlin沙盒是Kotlin语言的一个实验性环境,主要用于学习和探索Kotlin编程。Kotlin沙盒的标题和描述揭示了Kotlin与Java的基本区别、Kotlin的编译过程、运行时环境的配置以及Kotlin语言的核心特性。以下是从标题、描述和标签中提取出的知识点: ### Kotlin与Java的基本区别 - Kotlin编译器会将Kotlin源代码编译成Java .class文件,使得Kotlin代码可以在JVM上运行,实现了与Java的兼容性。 - Kotlin具有类型推断能力,可以在很多情况下省略变量的类型声明,简化代码。 - Kotlin中变量的声明方式有两种:var(可重新赋值)和val(值不可变)。推荐在需要变量不可变时使用val。 - Kotlin中的等号操作符使用了不同的语义:双等号(==)用于结构相等性检查(相当于Java中的equals()方法),而三等号(===)用于引用相等性检查。 ### Kotlin编译和运行时环境 - 使用IntelliJ IDEA开发Kotlin时,Kotlin运行时版本应与IntelliJ捆绑的版本相匹配,以确保最佳集成和兼容性。 - 在打包Kotlin应用程序时,必须将Kotlin运行时和Java运行时环境(JRE)一起捆绑,这是因为Kotlin编译后的代码依然是在JVM上运行的,需要相应的运行时支持。 ### Kotlin核心特性 - Kotlin标准库提供了许多实用工具函数,这意味着许多操作不需要额外导入外部库即可使用,简化了开发。 - Kotlin支持字符串模板,允许将变量和表达式直接嵌入到字符串中,提高了字符串操作的灵活性和可读性。 - Kotlin允许在类型检查后自动进行类型转换,即所谓的智能转换,减少了代码的冗余。 - Kotlin使用“is”关键字进行类型检查,并使用“as”关键字进行类型转换。 ### Kotlin中的REPL工具 - Kotlin拥有一个REPL(Read-Eval-Print Loop,读取-求值-输出循环)环境,这对于学习和测试代码片段非常有用。REPL提供了一个交互式的编程环境,用户可以快速测试和执行代码片段。 ### Kotlin的声明和使用 - 在Kotlin中,可以不使用args声明kotlin main()函数,这提供了更大的灵活性,允许不依赖于命令行参数启动主函数。 ### 关于文件信息 - 给定的【压缩包子文件的文件名称列表】中包含了“kotlin-sandbox-master”,这表明可能是一个包含Kotlin沙盒项目的根目录。该文件可能包含了Kotlin学习资源、代码示例、练习和项目文件。 ### 总结 Kotlin沙盒是为学习Kotlin语言设计的一个便捷环境,它强调与Java的兼容性、代码简化、类型安全和运行时环境的配置。通过掌握这些知识点,开发者可以更好地利用Kotlin进行高效、安全、简洁的编程实践。Kotlin的现代特性,如类型推断、不可变数据结构、智能转换、字符串模板和REPL工具,都极大地简化了日常开发任务,并使得学习曲线更加平滑。
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